聚焦实战 | 美团 Flink 资源调度再优化：压榨资源、提高吞吐，优雅中达成优雅

后端

2023-04-30 04:39:01

美团 Flink 调度优化实践：释放数据处理潜能

作为国内领先的生活服务平台，美团每天面临海量数据处理需求。为了应对这一挑战，美团将 Flink 作为其核心计算引擎之一，并对资源调度进行了深度优化，实现了集群吞吐量和资源利用率的大幅提升。

优化之旅

美团的 Flink 资源调度优化之旅涉及以下关键方面：

改进调度算法： 调整调度算法以实现负载均衡，避免资源热点。
优化资源分配策略： 实施资源隔离机制，防止任务独占资源。
优化调度器实现： 提升调度器性能，提高调度吞吐量。

成果显著

美团的 Flink 资源调度优化取得了显著成效：

集群吞吐量大幅提升： 处理量提升了一倍。
资源利用率大幅提升： 资源利用率翻了一番。
集群稳定性大幅提升： 宕机次数大幅减少。

技术深入浅出

美团采用了一种新的负载均衡算法，它将任务分配得更加均匀，从而避免了某些 TaskManager 过载的情况。此外，美团还实施了资源隔离机制，防止单个任务独占过多的资源，确保其他任务也能顺利运行。在调度器实现方面，美团进行了并行化处理，提高了调度器的吞吐量。

** 代码示例**

// 优化后的负载均衡算法
public class OptimizedLoadBalancingAlgorithm implements LoadBalancingAlgorithm {

    @Override
    public List<TaskManager> getAvailableTaskManagers(List<TaskManager> allTaskManagers) {
        // 按空闲资源量排序 TaskManager 列表
        Collections.sort(allTaskManagers, (t1, t2) -> t2.getFreeSlots() - t1.getFreeSlots());

        // 选择空闲资源最多的 TaskManager
        List<TaskManager> availableTaskManagers = new ArrayList<>();
        for (TaskManager taskManager : allTaskManagers) {
            if (taskManager.getFreeSlots() > 0) {
                availableTaskManagers.add(taskManager);
            }
        }
        return availableTaskManagers;
    }
}

// 优化后的资源隔离策略
public class OptimizedResourceIsolationPolicy implements ResourceIsolationPolicy {

    @Override
    public List<TaskManager> getAssignableTaskManagers(List<TaskManager> allTaskManagers, Task task) {
        // 获取任务的资源需求
        Resource demand = task.getResourceDemand();

        // 筛选出能够满足任务资源需求的 TaskManager
        List<TaskManager> assignableTaskManagers = new ArrayList<>();
        for (TaskManager taskManager : allTaskManagers) {
            if (taskManager.getFreeSlots() >= demand.getSlots()) {
                assignableTaskManagers.add(taskManager);
            }
        }
        return assignableTaskManagers;
    }
}